English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Plus monthly

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Free Plan

Crossbreeding  is  practiced  extensively  in  commercial  breeding  programs  of many  plant and animal species, in order to exploit heterosis, breed complementarity, and  to  protect  pure  line  genetic  material.  The  success  of  commercial  crossbreeding  schemes depends on identifying and using the right combination of breeds, lines or  varieties  that  produce  the  desired  crossbred  offspring.  Currently,  the  selection  of  pure lines is based on the results of “field tests”, during which the performance of  their crossbreds is assessed under typical commercial settings. Field tests are time‐ consuming,  and  also  constitute  a  large  percent  of  the  costs  of  commercial  crossbreeding  programs.  The  research  in  this  thesis  therefore  set  out  mainly  to  develop  models  for  the  accurate  prediction  of  heterosis  in  White  Leghorn  crossbreds,  using  genomic  information  from  their  parental  pure  lines.  Predicted  heterosis  could  be  used  as  pre‐selection  criteria,  thus  substantially  reducing  the  number of crosses that need to be field‐tested. In Chapter 1, I give an overview of  the  history  of  selective  breeding  in  laying  hens,  and  introduce  heterosis  and  its  genetic basis. In Chapter 2, based on a dominance model, we showed that a genome‐ wide  squared  difference  in  allele  frequency  between  parental  pure  lines  (SDAF)  predicts heterosis in egg number (EN) and egg weight (EW) at the line level with an  accuracy of ~0.5. With  this accuracy, one can  reduce  the number of  field  tests by  50%,  with  only  ~4  loss  in  realised  heterosis.  In  laying  hens,  selection  pressure  is  highest  on  the  sires.  We  therefore  went  further  to  develop  a  model  to  predict  heterosis at the individual sire level, in order to exploit the variation between sires  from the same line. We found that the within‐line variation between sires in our data  was  very  small  (0.7%  of  the  variation  in  predicted  heterosis),  and  most  of  the  variation was explained by across‐line differences  (90%) (Chapter 3). Quantitative  genetic  theory  shows  that  heterosis  is  proportional  to  SDAF  and  the  dominance  effect at a locus. In Chapter 4, we estimated variance components and dominance  effects of single nucleotide polymorphisms (SNPs) on EN and EW in White Leghorn  pure  lines.  We  found  that  dominance  variance  accounted  for  up  to  37%  of  the  genetic variance in EN, and up  to  4% of  that in EW. We  then used  the estimated  dominance effects to calculate dominance‐weighted SDAFs for EN and EW between  parental pure lines, and showed  that prediction of heterosis based on a weighted  SDAF would yield considerably different ranking of crosses for each trait, compared  with a prediction based on the raw SDAF. This implies that different crosses would be selected depending on the criterion used to predict heterosis. To gain an insight  into  the genetic architecture of EN and EW, in Chapter 5 we performed genome‐ wide association studies using data on 16 commercial crossbred populations. We did  not identify any significant SNPs for EN, indicating that EN is a highly polygenic trait  with no large quantitative trait loci segregating in the populations studied. For EW,  however, we identified several significant SNPs. One explanation for these results is  that EN has been under intense directional selection for several decades, whereas  EW  has  been  under  less‐intense,  stabilising  selection.  Finally,  in  the  general  discussion of this thesis (Chapter 6), I discuss the genomic prediction of heterosis,  focusing on possible reasons for the lack of a consensus on the approach to predict  heterosis, even after decades of research. I also discuss new opportunities for the  genomic prediction of heterosis, considering the advancements in genotyping and  computation methods. Lastly, I give an example of  the application of results  from  this thesis in crossbreeding programs.

Genomics of heterosis and egg production in White Leghorns